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阿坝藏族羌族自治州(黑水县、金川县、九寨沟县、小金县、茂县、阿坝县、壤塘县、红原县、理县、汶川县、松潘县、若尔盖县、马尔康市)
贵阳市(南明区、花溪区、清镇市、开阳县、乌当区、息烽县、云岩区、白云区、观山湖区、修文县)
安康市(紫阳县、宁陕县、石泉县、白河县、汉阴县、汉滨区、镇坪县、岚皋县、旬阳市、平利县)
山南市(洛扎县、乃东区、隆子县、加查县、浪卡子县、贡嘎县、桑日县、扎囊县、琼结县、措美县、曲松县、错那市)
南平市(武夷山市、邵武市、松溪县、建阳区、建瓯市、延平区、光泽县、顺昌县、政和县、浦城县)
那曲市(色尼区、申扎县、尼玛县、嘉黎县、聂荣县、班戈县、巴青县、双湖县、比如县、安多县、索县)
金华市(金东区、东阳市、浦江县、武义县、兰溪市、义乌市、磐安县、婺城区、永康市)
防城港市(东兴市、上思县、防城区、港口区)
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枣庄市(峄城区、薛城区、山亭区、台儿庄区、市中区、滕州市)
芜湖市(镜湖区、无为市、弋江区、繁昌区、鸠江区、湾沚区、南陵县)
东莞市
成都市(大邑县、温江区、简阳市、青白江区、彭州市、金堂县、龙泉驿区、新都区、郫都区、武侯区、新津区、金牛区、青羊区、崇州市、锦江区、双流区、邛崃市、成华区、都江堰市、蒲江县)
辽阳市(宏伟区、弓长岭区、白塔区、辽阳县、文圣区、太子河区、灯塔市)
贵港市(平南县、港南区、桂平市、覃塘区、港北区)
聊城市(东昌府区、高唐县、东阿县、临清市、茌平区、阳谷县、冠县、莘县)
毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、大方县、赫章县、织金县、纳雍县、七星关区、黔西市、金沙县)
济宁市(邹城市、微山县、曲阜市、泗水县、嘉祥县、鱼台县、汶上县、任城区、兖州区、金乡县、梁山县)
十堰市(竹山县、竹溪县、丹江口市、茅箭区、郧阳区、郧西县、房县、张湾区)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、瓜州县、肃州区、肃北蒙古族自治县、玉门市、敦煌市)
六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)
潍坊市(寿光市、昌邑市、青州市、坊子区、高密市、奎文区、临朐县、安丘市、潍城区、昌乐县、诸城市、寒亭区)
滁州市(定远县、南谯区、来安县、琅琊区、天长市、凤阳县、明光市、全椒县)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市、阿尔山市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、突泉县)
三明市(将乐县、永安市、大田县、沙县区、三元区、尤溪县、泰宁县、清流县、建宁县、明溪县、宁化县)
百色市(田阳区、右江区、西林县、田林县、田东县、隆林各族自治县、乐业县、平果市、靖西市、凌云县、德保县、那坡县)
兰州市(安宁区、榆中县、西固区、红古区、城关区、七里河区、永登县、皋兰县)
黄冈市(英山县、浠水县、蕲春县、麻城市、黄州区、黄梅县、红安县、武穴市、罗田县、团风县)
鹤岗市(萝北县、东山区、兴安区、工农区、南山区、绥滨县、向阳区、兴山区)
丽水市(缙云县、遂昌县、云和县、庆元县、景宁畲族自治县、青田县、松阳县、龙泉市、莲都区)
常州市(钟楼区、溧阳市、金坛区、新北区、武进区、天宁区)
盘锦市(大洼区、兴隆台区、双台子区、盘山县)
黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市)
张掖市(民乐县、山丹县、高台县、临泽县、肃南裕固族自治县、甘州区)
商洛市(商州区、镇安县、商南县、丹凤县、柞水县、洛南县、山阳县)
广州市(从化区、荔湾区、海珠区、增城区、越秀区、天河区、白云区、南沙区、番禺区、花都区、黄埔区)
赤峰市(巴林左旗、喀喇沁旗、敖汉旗、松山区、阿鲁科尔沁旗、林西县、翁牛特旗、宁城县、克什克腾旗、红山区、巴林右旗、元宝山区)
葫芦岛市(兴城市、龙港区、南票区、连山区、建昌县、绥中县)
沈阳市(大东区、于洪区、浑南区、沈河区、康平县、铁西区、皇姑区、沈北新区、和平区、苏家屯区、法库县、辽中区、新民市)
永州市(道县、新田县、江永县、双牌县、零陵区、祁阳市、蓝山县、东安县、冷水滩区、江华瑶族自治县、宁远县)
广西壮族自治区
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、乌兰县、天峻县、德令哈市、茫崖市、都兰县)
合肥市(蜀山区、包河区、庐江县、长丰县、庐阳区、瑶海区、肥东县、巢湖市、肥西县)
阳泉市(平定县、盂县、郊区、矿区、城区)
林芝市(墨脱县、察隅县、波密县、巴宜区、米林市、朗县、工布江达县)
铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)
昌都市(卡若区、察雅县、江达县、八宿县、丁青县、芒康县、贡觉县、左贡县、类乌齐县、洛隆县、边坝县)
临汾市(曲沃县、襄汾县、蒲县、汾西县、大宁县、尧都区、吉县、乡宁县、安泽县、浮山县、古县、翼城县、隰县、侯马市、霍州市、永和县、洪洞县)
淮北市(烈山区、濉溪县、杜集区、相山区)
本溪市(溪湖区、平山区、南芬区、明山区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县)
中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)
丹东市(宽甸满族自治县、振安区、凤城市、元宝区、振兴区、东港市)
南通市(如皋市、启东市、海门区、如东县、通州区、海安市、崇川区)
荆州市(荆州区、沙市区、石首市、江陵县、监利市、松滋市、洪湖市、公安县)
抚顺市(东洲区、抚顺县、清原满族自治县、新抚区、顺城区、新宾满族自治县、望花区)
漯河市(源汇区、舞阳县、临颍县、召陵区、郾城区)
无锡市(梁溪区、新吴区、滨湖区、锡山区、惠山区、宜兴市、江阴市)
娄底市(新化县、双峰县、涟源市、娄星区、冷水江市)
张家界市(桑植县、永定区、武陵源区、慈利县)
伊犁哈萨克自治州(察布查尔锡伯自治县、昭苏县、特克斯县、伊宁县、霍尔果斯市、霍城县、巩留县、尼勒克县、奎屯市、伊宁市、新源县)
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保定市(清苑区、阜平县、雄县、竞秀区、望都县、徐水区、顺平县、唐县、满城区、莲池区、容城县、涞水县、涞源县、高阳县、涿州市、安新县、安国市、易县、曲阳县、定兴县、博野县、定州市、高碑店市、蠡县)
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运城市(平陆县、河津市、芮城县、稷山县、夏县、垣曲县、永济市、闻喜县、盐湖区、绛县、临猗县、新绛县、万荣县)
东营市(利津县、垦利区、河口区、广饶县、东营区)
甘孜藏族自治州(德格县、稻城县、石渠县、道孚县、丹巴县、雅江县、得荣县、新龙县、白玉县、康定市、炉霍县、甘孜县、理塘县、巴塘县、色达县、乡城县、泸定县、九龙县)
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双鸭山市(友谊县、饶河县、岭东区、宝清县、尖山区、集贤县、宝山区、四方台区)
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德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、芒市、陇川县、盈江县、梁河县)
湖州市(长兴县、德清县、南浔区、吴兴区、安吉县)
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此次发布的商业航天卓越供应平台就像一个商业卫星全产业链的大超市，包括商品库、线上商城、线下超市等，相关单位和企业可以通过这个平台采购卫星核心部件、关键设备乃至技术服务。
中国空间技术研究院杨晓宁：我们首批发布了200多种产品，这产品有100多种实物产品，还有八十几种服务等等，主要是把航天人这些年，作为航天“国家队”积累下来的这些技术、方法、产品，整个都开发出来放到这里，供大家选购。
据介绍，该平台建成后，将通过“模块化设计+工业化生产+一体化服务”，推动商业航天技术和产品的标准化、模块化和低成本化，促进供应链发展。
中国空间技术研究院杨晓宁：商业航天不是某个公司的事，它是个国家战略，国家队的加入有利于这个行业的高质量发展，把最好的产品，最好的服务，最好的管理，最好的经验加载到商业航天上，才能助推商业航天高质量发展。
据知情人士透露，美国国防部的三名高级官员因涉嫌未经授权的信息披露被停职，于周五被解雇。
在周六的一份联合声明中，这些官员声称五角大楼“在我们离职之际用毫无根据的攻击诋毁我们的人格”。
美媒此前报道，国防部长皮特・赫格塞斯的高级顾问丹・考德威尔因涉嫌未经授权的信息披露接受调查后，在X平台上发布了该声明。赫格塞斯的副幕僚长达林・塞尔尼克以及国防部副部长史蒂夫・范伯格的幕僚长科林・卡罗尔本周也被解雇，他们在声明上签了名。
这三人写道：“目前，我们仍未被告知究竟为何接受调查，是否仍有正在进行的调查，或者一开始是否真的有对‘泄密’的调查。”他们还补充说：“我们三人都曾身着军装为国家荣誉服务——我们中的两人曾在伊拉克和阿富汗战争中服役。基于我们的共同服役经历，我们明白信息安全的重要性，并每天都在努力保护它。”
赫格塞斯的幕僚长乔・卡斯珀在3月份宣布，在五角大楼为埃隆・马斯克安排的机密简报被泄露给《纽约时报》后，国防部将展开广泛的泄密调查，包括使用测谎仪。
这三名被解雇的官员表示他们将继续支持政府，他们写道：“尽管这段经历令人难以忍受，但我们仍然支持特朗普-万斯政府让五角大楼再次强大并通过实力实现和平的使命。我们希望未来能以不同的身份支持这些努力。”
专题：2025商界木兰年会
文|《中国企业家》记者闫俊文
编辑|张晓迪
图片来源|中企图库
4月18日~19日，由《中国企业家》杂志社主办的2025（第十七届）商界木兰年会在北京举办。在“开幕对话”环节，数坤科技创始人、CEO马春娥作为主理人，与明势创投创始合伙人黄明明、中科闻歌董事长王磊、零一万物联合创始人马杰、腾讯设计杰出专家陈妍，围绕“大模型迭代”进行了访谈对话。
精彩观点如下：
1．如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek、MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。
2．技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的。
3．当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
4．通用的Agent，在中国只有两家半大厂的机会。
5．创业者经常犯的一个误区叫线性外推。刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，大多数的情况是，轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
6．大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人。
7.Agent端记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，但远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
以下为对话实录，有删减：
头部公司共识：将军赶路不追小兔
马春娥：大模型技术正加速向千行百业渗透，企业在推动大模型商业化落地时最需要突破的核心瓶颈是什么？
黄明明：如果把整个AGI看作是珠峰，不管是美国的OpenAI、Anthropic，中国的DeepSeek，我们投的MiniMax，包括字节跳动，连一半都没有爬到。用一句老话来说，“将军赶路不追小兔”，技术正在疾速驶向未来的列车上，现在让大家跳下车抓紧时间去做商业化，至少我们对投资的大模型公司没有这样的压力和期望值。
春节的时候，理想汽车创始人李想给我发了一个图片，人类过去的应用上达到一亿用户的速度，谷歌用了500天，微信用了400天，TikTok用了270天，DeepSeek用了7天。但我觉得DeepSeek这个团队卓越的地方在于没有停下来。那时候，大家都在用，抱怨怎么老是宕机，服务不好。这是泼天的财富，但DeepSeek没有停下来，说我去布服务器，把几个亿的用户服务好，他们继续向AGI的高峰攀登。
明势创投创始合伙人黄明明
技术高速迭代，你停下来花钱投流，去做用户量，这是无效的，今天所有中国最优秀的头部公司，春节后，我们谈过一圈，大家达成了一个共识，将军赶路不追小兔，所有人应该朝着人类文明的更高峰攀登。
王磊：我们做垂直赛道，坚持的一个方法论就是数据、模型和决策，尤其从业务决策的角度去反过来看数据和模型怎么结合，再去发挥出我们过去一些想做但做不到，有了模型之后可能实现的一些场景和工作。
我们讲三个阶段，模型初期是发挥一个升级的作用，中期要发挥一个泛化到行业赋能的作用，长期来讲我们希望它能够起到行业革新的作用。
马杰：第一，我们喜欢跟什么样的人合作？我们不看它有没有数据，这个场景是不是立刻能AI化，甚至不看它有没有预算，我们看的第一件事情是这位创始人、董事长是不是有对AI必须要做出变革的决心。
AI本身是一个非常牛的生产力，但是它只是生产力，所有的价值来自于领域，领域中的价值从哪里来？价值的流动是：当新的生产力到来的时候，谁先掌握新的生产力，这个行业内几千亿甚至上万亿的产值可能就会重新分配、重新流动。
新的生产力解决了过去很多没有解决的问题，还创造出了很大的新增价值，新增价值也是看谁有信心和决心去把它抓住。
陈妍：第一，在腾讯，并不是每一个部门都在做大模型研发，我们也有长期运营的一些业务。我们可能要思考一件事情，自己深耕很久的研发过程以及产品用户体验的全过程里，有哪一部分的工作是可以跟大模型结合，进行提效以及创新，这个思考是要伴随着工作的每一个环节里面。
第二，我觉得大模型的创新一定不是无中生有的，如果我们在这个领域积累得越深，那我们在这个领域里去拥抱大模型所取得的成功的几率越大。
创业者不要做线性外推
马春娥：现在如果去创业，有哪些建议，当前AI发展面临哪些挑战和难题？
黄明明：第一，DeepSeek是中国过去30年在硬件、软件和人工智能技术持续积累的一个必然的结果，你看到的只是冰山上的一角。在未来的5年、10年会有更多的DeepSeek时刻的涌现。
第二点，有种说法，中国的AI创业者缺算力，或者缺全球顶尖AI的人才，缺资金，资金的量级和海外顶尖的大模型公司差了1~2个数量级，但我觉得都不缺，DeepSeek得到了主流美国技术行业的认可。
有一点很核心的叫敢为人先，过去30年，我们积累下的底子，是通过成为别人的供应商帮别人打工。到了今天，当这些底层的硬件、软件和人工智能技术结合在一起的时候，我们会在很多领域产生一些原始性的创新，今天的创业者不要简单复制美国的模式。
创业者经常犯的一个误区叫线性外推。今天刚开始起步的创业公司做的是简单的+AI的事情，就是传统行业+AI，我们看到大多数的情况是轮不到创业公司来做，传统行业已经积累了巨大的数据优势。
创业者应避开主力模型厂商和大厂的主力赛道。我觉得通用型的Agent一定会到来，在1~2年之内，我们今天在座的所有人都会有一个自己通用的AI助理，它帮你处理日常的文件、电话，订机票、订酒店，但是对不起，这样通用的Agent，我认为在中国只有两家半大厂的机会。
王磊：第一，多模态大模型过于注重于机器本身端到端的生成，我们在做图、文、音生成时，需要把用户的创造力和机器的创造力结合在一起。
中科闻歌董事长王磊
第二，在混合模态的语义理解方面，图、文、音、视频或者更泛模态的东西，怎么能够在一个语义框架里面去做理解和认知，这个目前关注还是有点少，ChatGPT-4o也做了一些识别文本、识别照片的动作，但是在更加丰富的语义内容里面的一些因果关系或者是相关关系的识别，甚至是一些推理，不同模态的信号输入以后，怎么样去做统一的理解和决策？
多模态未来肯定是往泛模态方向去发展，除了关注生成之外，还要关注统一语义框架下的理解，这对行业的突破是非常关键和重要的。
马杰：不管企业是大是小，都在AI这个巨大的浪潮中有非常大的机会，比如有的行业偏传统，可能规模很大，但是数据的积累信息化、智能化还没有做好，能不能做这件事情？其实我觉得是可以的，核心是要有决心。
有人说AI可能会剥夺年轻人的工作机会，特别是像年轻一点的入门级的这些设计师、程序员，但我看到了更多的机会。有了AI赋能，入门级的销售人员可以瞬间变成一个行业的资深销售，有些行业的人才是不足的，但在大模型的帮助下，反而用一个聪明的新人就可以解决这个问题。
陈妍：第一，数据，数据是做大模型的人天天都要想的事情，不管是更深度的垂类数据，还是通用的数据，我们希望是合规并且优良的数据。大模型就是这样的，你喂垃圾，它就会吐垃圾。
腾讯设计杰出专家陈妍
另外一个点，在具体的落地应用上面，其实大家现在用到的大模型更多还是裸模，用到实际工作还需要很多应用的转换。
Agent还没到卷成本的地步
马春娥：未来的1至3年，你们看到了哪些行业趋势，对企业家有哪些建议？
黄明明：现在是先训语言模型，再训VLM（视频语言模型），将来一定是语言模型和VLM融合在一起再train（训练）。我再举一个更有意思的例子，模型对物理世界的理解和对我们人类知识的理解，这两点是同等作用，甚至是齐头并进的。
怎么对物理世界的理解、对Agent端的记忆推理以及工具的使用，在未来1~2年都有巨大的突破，远远没有到大家停下来卷成本、卷差异化的地步。
王磊：AI走向行业，首先有一个正确的观念去认知它，AI这个技术现在处于什么地方，它的长处和短处是什么？尤其是DeepSeek出来以后，大家的认知越来越正确和客观，这需要大家用开放的心态去拥抱，这个过程需要由点上的升级到面上的赋能，最后到行业级的革新，应该是一个循序渐进的过程，这是未来3~5年我们一定可以看到的一个场景和局面。
马杰：未来谁都会用到AI，甚至它就在你公司里，你只是决策，要招几个程序员，招几个AI训练工程师，未来AI就是这样，无处不在，而且它很普惠。
零一万物联合创始人马杰
AI的价格从前年的几十美元每百万token，到现在，中国平均价格已经是1元人民币每百万token了，这个价格的飞速下降以及性能的飞速提升，已经接近或者到达这个技术的普惠点了。
陈妍：大模型就像基础设施，但是公路通了，每个地方能不能够发展起来，还是要靠那个地方的人，所以对于普通人，每一个生活在这个年代的人来说，拥抱大模型，多去体验它，继续在自己的行业里深耕，某一天就能够迸发出我们的灵感和创新。
新闻结尾
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